本文介绍了两个提升Pandas DataFrame在前端处理中的技巧：根据条件选择行以过滤数据子集，以及使用apply()函数对列进行自定义操作，如年龄值加10，增强了数据处理的灵活性和效率。
在数据分析和处理中，Pandas是Python中最常用的库之一。Pandas提供了强大的数据结构和功能，使得数据的处理变得更加简单和高效。在本文中，我将介绍两个可以提升Pandas DataFrame在前端处理中的技巧。
- 根据条件选择DataFrame的行
在数据分析中，经常需要根据某些条件从DataFrame中选择特定的行。Pandas提供了一种方便的方法来实现这一操作。下面是一个示例，展示如何根据给定条件选择DataFrame中的行：
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {
'Name': ['Alice', 'Bob'
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